文檔問答太難了含有豐富文本和視覺元素（如圖表、圖像等）的長文檔，在進行文檔問答時，現有的方案有其局限性：傳統的大型語言模型（LLMs）僅能處理文本信息大型視覺語言模型（LVLMs）雖然能夠處理視覺內容，但在處理長文檔時往往效率低下，并且難以對文本和視覺信息進行有效的融合與推理。現有的檢索增強生成（RAG）方法雖然能夠從長文檔中提取關鍵信息，但它們通常僅依賴于單一模態（文本或圖像）進行檢索，缺乏跨模態的信息...

WOT全球人工智能技術峰會是由51CTO開創的面向人工智能領域的高端技術會議品牌，它與另一大會品牌WOT全球技術創新大會一道，自2012年首次舉辦以來，歷時十余年沉淀，累計吸引超過萬名技術人員現場參與，同時吸引了數百家國內外知名科技企業和行業龍頭、近千位技術領軍人物深度合作。ChatGPT引爆的熱潮沒有絲毫減緩之勢，而DeepSeek又給這一熱度添了一把火。伴隨大模型的快速迭代、持續演進，生成式AI技術從理念到實踐，從應用落...

在開發代理式AI時，開發者往往需要在速度、靈活性和資源利用率間反復權衡。本文將向大家介紹Agno——一款用于構建多模態智能體的輕量化框架。其速度號稱比LangGraph快上萬倍，內存使用量則僅為150。事實上，Agno與LangGraph在使用體驗上也有很大區別。本文將以親身體會為基礎對二者進行比較，具體介紹它們的不同之處、各自亮點與Agno的獨特優勢。概述?構建TriSage與MarketingAnalyst營銷分析師智能體。?如果要求高速、低內存...

今天阿真Irene開源的一個文生圖提示詞火了，非常棒的一個AI設計博主，半夜還在更新。還有她肝的表情包，非常受歡迎。Image今天就實際使用大佬的提示詞體驗一下，這篇文章是基于博主的提示詞進行跨越千年這個主題來撰寫的，在此感謝原作者的付出。使用方法：?即夢AI字體我有點玩明白了，用這套Prompt提效50%古代詩人詩人朝代主要成就代表作品李白唐偉大的浪漫主義詩人，有“詩仙”之稱《將進酒》《望廬山瀑布》杜甫唐偉大的現實...

文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2412.00857項目鏈接：https:nevsnev.github.ioFloED開源地址：https:github.comNevSNevFloEDmain亮點直擊新穎的視頻修復模型。提出了一種專用的雙分支架構，通過流適配器（flowadapters）集成光流引導，從而增強時空一致性并生成協調的結果。高效的去噪過程。引入了一種無需訓練的隱空間插值技術，利用光流加速多步去噪過程。結合流注意力緩存機制，FloED有效降低了由光流引入的額外計算成本。領先...

“在某個地方，有某種令人難以置信的事物等待著被知曉。”——卡爾·薩根在信息爆炸的時代，如何從海量數據中快速、精準地獲取所需信息，是困擾眾多科研人員與行業從業者的難題。而今天，我們要介紹的Rankify，正是這樣一款在學術界和工業界都備受矚目的Python工具包，它以全面、模塊化和用戶友好的方式，為檢索、重排以及檢索增強型生成（RAG）提供了一站式解決方案。一、Rankify的誕生背景過去，檢索領域經歷了從純基于詞匯的...

在當今數字化時代，企業和教育機構每天都會收到海量的咨詢問題。無論是客戶支持、銷售團隊的提問，還是內部員工的咨詢，手動回復這些問題不僅耗時費力，還容易出現回答不一致的情況。而基于人工智能的查詢解答系統，能夠快速、準確且高效地提供答案，極大地提升了工作效率和用戶體驗。今天，我們就來聊聊如何利用LangChain、ChromaDB和CrewAI構建一個基于檢索增強生成（RAG）的智能查詢解答系統。這個系統不僅能自動處理各種問...

在當今數字化飛速發展的時代，AI智能代理（AIagents）已經成為提升工作效率、優化企業流程的利器。它們能夠自主處理各種日常重復性任務或復雜工作，從簡單的設備采購到復雜的供應鏈規劃，再到客戶支持服務，AI代理的應用場景無處不在。然而，隨著企業對AI代理的依賴程度越來越高，一個新的挑戰也隨之而來：如何讓這些來自不同廠商、基于不同框架構建的AI代理實現無縫協作，從而最大化發揮它們的生產力？今天，我們將探討一個全...

?引言：一個時代的十字路口我們正站在一個前所未有的技術變革的十字路口。人工智能（AI），特別是近年來以ChatGPT、Gemini等為代表的生成式AI的飛速發展，正以前所未有的速度和深度滲透到我們生活的方方面面。它不再僅僅是科幻小說的暢想，而是實實在在影響著我們的工作、學習、社交乃至思維方式的強大力量。面對這場洶涌而來的AI浪潮，一個根本性的問題擺在了我們面前：到2035年，當人類與AI的關系更加緊密、依賴性更強時，“...

文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2504.07405項目鏈接：https:flexiptech.github.ioflexip亮點直擊雙適配器解耦設計:首次將身份保持（PreservationAdapter）和個性化編輯（PersonalizationAdapter）顯式分離，避免特征競爭，實現更精準的控制,優于現有SOTA。動態權重門控機制:通過連續可調參數動態平衡身份保持與編輯強度，支持從細微調整到大幅變形的靈活控制，突破傳統“非此即彼”的限制。模態感知訓練策略:根據數據特性（靜態圖...

隨著人工智能技術的飛速發展，大語言模型（LLMs）已成為自然語言處理領域的核心力量，展現出強大的語言理解和生成能力。然而，LLMs的開發與部署面臨著巨大的數據管理挑戰，包括數據收集、治理、存儲和優化等多個方面。AI對存儲的需求幾乎涵蓋所有方面：高性價比的容量、高可用性、高可靠性、高IOPS、高吞吐量和安全性。更具挑戰的是，AI流水線的不同階段對存儲性能也提出各異且動態變化的要求。簡而言之，在滿足上述需求的同時...

“RAG的核心是怎么快速準確地召回數據，但RAG的難點還有文檔處理等問題。”RAG技術是目前大模型應用的主要技術方向之一，常被應用于數據檢索，智能客服等應用場景；而最近在做一個問答系統的場景，使用到了RAG技術，因此今天再來記錄一下關于RAG在實際場景中所遇到的問題。關于RAG的問題關于RAG的整體流程這里就不多做介紹了，總而言之RAG的核心點有兩個，其一是檢索，其二是生成；生成這里就不多說了，生成的質量一靠大模型的...

什么是元數據簡單來說，元數據就是"描述數據的數據"。它就像我們為知識庫文檔貼上的各種標簽和屬性，例如文檔的保密等級、創建者、所屬類別等。每個文檔可以擁有多組這樣的描述信息。實際上，元數據早已滲透到我們日常生活的方方面面，只是大多數人并不熟悉這個專業術語而已。為了更好地理解這個概念，我們可以觀察一些常見例子。在計算機操作系統中，每個文件都包含一系列基礎屬性信息：文件格式、創建者、存儲大小、最后修改...

AIAgent本質上是一種通過控制大語言模型（LLM）來解決問題的AI應用系統，但這一本質特征并不妨礙其成為大模型時代最具潛力的應用方式。尤其在DeepSeek和Manus等項目今年爆火之后，AIAgent被認為即將迎來發展的黃金時期。然而，AIAgent的發展也面臨著諸多瓶頸，比如：應用程序調用的復雜性以及跨平臺AIAgent之間的通信問題等。不過，隨著谷歌4月10日發布開源協議A2A（AgenttoAgent協議），以及MCP（ModelContextProtocol）協議的...

本文提供了一個全面的視角，來看待如何利用模型上下文協議（MCP）實現AI應用架構設計新范式的落地實現，核心內容主要是以下5點：MCP概念與機制。MCP與FunctionCalling區別。MCP本質與挑戰：挑戰包括系統提示詞的準確性、Client與Server協同、快速構建Server、自建Dify的痛點等。解決MCP挑戰的方法：通過MCPRegister、統一管理Server和Prompt、建立效果驗證體系與安全保障、設置MCP網關、動態服務發現、StreamableHTTP、彈性效率...

谷歌推出了A2A協議，即AgenttoAgent，這項協議使得AIAgent智能體能夠在不同的生態系統中安全地進行協作，無需考慮框架或供應商的差異。不同平臺構建的AIAgent智能體之間可以實現通信、發現彼此的能力、協商任務并開展合作，企業可以通過專業的智能體團隊處理復雜的工作流程。重點：它是開源的。Github地址：https:github.comgoogleA2A不多說，讓我們先來看一個演示。利用A2A協議，招聘流程可以如此高效：在谷歌的Agentspace統一...

背景在理解與學會了NaiveRAG的框架流程后，就很自然地關注到embedding模型，與問題相關的文本召回，也有很多論文在做這方面的創新。以前一直不知道embedding模型是如何微調出來的，一直聽說是微調BERT，但是不知道是怎么微調出來的。直到在B站上看到bge模型微調的視頻[參考資料4]才理解。于是便想著自己也微調出一個embedding模型。涉及到下面三個階段：數據集制作模型訓練評估微調實戰安裝包pipinstallUFlagEmbedding[finetune...

圖片今天咱們來嘮嘮那些聽起來高大上、實則超實用的注意力機制：MHA、MQA、GQA和MLA。是不是光看這些縮寫就頭大了？別怕，我這就帶你一文看懂它們的原理和計算公式，讓你輕松掌握這些前沿技術1.MHA（MultiHeadAttention）1.1原理與公式多頭注意力機制（MHA）是Transformer架構的核心組成部分，其原理是將輸入數據通過不同的“頭”進行多次注意力計算，然后將這些計算結果拼接起來，再通過一個線性變換得到最終的輸出。這種機制...

BertViz的核心功能注意力矩陣可視化BertViz通過交互式的注意力矩陣視圖，展示了模型在處理文本時各個層和注意力頭的權重分布。用戶可以直觀地看到模型如何捕捉單詞之間的上下文關系。多視圖模式HeadView：可視化同一層中一個或多個注意力頭的注意力模式，幫助分析單個注意力頭的行為。ModelView：提供跨所有層和注意力頭的全局視圖，展示注意力分布的整體情況。NeuronView：可視化單個神經元的查詢和鍵向量，揭示其在計算注意力...

1.引言用戶問題：員工中薪水最高的人的名字是什么？獲取到的scheam：Table:Employees(ID,Name,Salary)生成的答案：SELECTNameFROMEmployeesORDERBYSalaryDESCLIMIT1;1.1知識圖譜構建在當今數字化時代，數據已成為人類生產生活中至關重要的生產要素。隨著電子設備的迅猛普及，海量數據庫如雨后春筍般涌現，它們廣泛存儲著來自各個領域的豐富信息。然而，對于普通大眾而言，學習諸如SQL這類數據庫查詢語言宛如攀登陡峭高山，門檻...